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[2D4-OS-18a-01] 深層生成モデルのエネルギー関数を用いた補助情報に基づく条件付き画像修復
キーワード：深層生成モデル、画像修復
本研究では，何らかの要因によって崩れた画像を，対応する補助情報（例えば画像のラベル）を利用することで修復する条件付き画像修復というタスクを考える．一般的な画像修復では，欠損箇所や崩れた画像の生成過程が予め分かっていることが多いが，このタスクではそれらは未知とし，その代わり与えられる補助情報を頼りに修復をする．このタスクを解くために，本研究ではまず，VAEに基づきラベルが与えられた下での画像の条件付きモデルを学習する．そして，このモデルを事前分布としてエネルギー関数を求め，これを最小化するように反復的に画像を更新することで，修復画像を生成できることを示す．実験によって，条件付きVAEの再構成による修復ではラベル情報を考慮されないこと，そして提案手法によってラベル情報を考慮した条件付き画像修復ができることを示す．
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